社交媒体自杀倾向言论数据集TwitterSuicidalData-hadibabalou
数据来源：互联网公开数据
标签：心理健康，社交媒体，数据集，情感分析，机器学习，情感识别，数据挖掘，心理学
数据概述： 该数据集包含来自Twitter平台的关于自杀倾向的言论数据，记录了用户在社交媒体上发布的可能表达自杀倾向的文本内容。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2016年到2021年。
地理范围：数据覆盖了全球范围内的Twitter用户，包括不同国家和地区的用户。
数据维度：数据集包括文本内容，发布时间，用户信息，情感标签（如自杀倾向，正常言论等），用户地理位置等变量。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行数据处理和分析。
来源信息：数据来源于Twitter平台的公开数据，并已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于心理健康研究，情感分析，机器学习等领域，特别是在自杀倾向识别，情感检测等技术任务中具有重要价值。
数据用途概述： 该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于心理健康，情感分析及社交媒体研究，如自杀倾向的识别，情感变化分析等。
行业应用：可以为心理健康机构，社交媒体平台提供数据支持，特别是在自杀风险评估，干预措施制定等方面。
决策支持：支持心理健康干预策略的制定和优化，帮助相关机构制定更好的心理健康管理与应用策略。
教育和培训：作为心理学，数据科学及机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解情感分析，心理健康检测等相关技术。
此数据集特别适合用于探索社交媒体上自杀倾向言论的规律与趋势，帮助用户实现自杀风险评估，情感识别等目标，为心理健康研究和干预提供数据支持。
